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AI在物流与供应链领域大模型的成果与应用分析

2024/3/29    来源:上海市供应链发展促进会    作者:肖巍峰      
关键字:AI  物流与供应链  
本文将深入探讨AI大模型在物流与供应链领域的成果、应用及其优势,帮助企业更好地应对数字化时代的变革。
       随着人工智能技术的不断发展,其在物流与供应链领域的应用也日益广泛。AI大模型在物流与供应链领域的应用,为企业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨AI大模型在物流与供应链领域的成果、应用及其优势,帮助企业更好地应对数字化时代的变革。

一、AI大模型在物流与供应链领域的成果

       传统上,企业很难及时发现供应链中的异常情况,而AI算法的介入则彻底改变了这一局面。它能够迅速识别出数据中的异常模式,如需求波动、供应中断、运输异常、库存断货等,并立即发出预警。这使得企业能够迅速作出反应,及时调整策略,确保供应链的持续、稳定运作。这种实时分析和预警机制不仅增强了供应链的韧性,也为企业带来了更多的商业机会和增长潜力。

       一些企业凭借AI算法的出色预测能力,如今能够精准地预见未来的市场需求变动以及供应波动。这种先见之明使企业得以提前制定适应性策略,有效地调整库存水平,进而大幅降低了库存持有成本,避免了因过剩或短缺而造成的经济损失。

       AI大模型在智能调度和路线规划方面的能力也尤为突出。利用深度学习和复杂的算法,为企业提供了一双“千里眼”,它能够实时分析各种运输因素,如交通流量、道路状况、天气条件等,从而自动优化车辆路线。这种智能化的路线规划不仅显著减少了运输时间,降低了运输成本,还大大提高了配送的准确性和效率。企业因此能够更快速、更经济地将产品送达客户手中,提升市场竞争力。

二、AI大模型在物流与供应链领域的应用

       (一)需求预测与库存管理

        需求预测是物流运营的核心目标之一。在商流活动中,存在着人类认知无法觉察、但AI可以了解的预测特征季节性变化、社交媒体、历史销售数据、交通中断、供应商异常等外部数据源纳入。使用属性、变量和关键指标以智能方式进行需求预测,通过需求预测,企业可以提前调整生产和采购策略,避免因缺货或库存积压造成的损失。此外,AI大模型还可以根据库存情况,自动调整采购计划,确保库存水平始终维持在合理范围内。

       某新能源材料龙头企业,它是以锂为核心的新能源材料上市公司,锂化合物作为电池制造的重要原料,市场需求日益增长。该企业面临的主要挑战是如何准确预测市场需求并及时调整库存,以满足客户需求并降低库存成本。传统的预测方法往往基于历史数据和经验,难以应对市场波动和变化。因此,该企业决定引入AI大模型,以提高预测和库存管理的准确性。

       AI大模型应用方案如下:

       1、数据收集与处理:收集了近几年的历史销售数据、市场趋势、政策变化等相关信息。对这些数据进行清洗、整理和整合,确保数据的质量和完整性。

       2、模型构建与训练:采用机器学习算法,构建一个深度学习模型。该模型能够从历史数据中学习到市场需求的变化规律,并自动预测未来的市场需求。通过不断训练和优化,模型逐渐提高预测的准确性。

       3、动态库存管理优化:基于AI大模型的预测结果,天齐锂业制定了合理的库存管理策略。根据预测的需求量,动态调整库存水平,确保满足客户需求的同时降低库存成本。通过实时监控库存情况,及时发现异常并进行调整。

       4、持续改进与优化:定期评估AI大模型的表现,根据实际需求和市场变化,对模型进行更新和调整。同时,与AI技术供应商保持紧密合作,引入新的技术和方法,不断提升预测和库存管理的效果

       (二)智能调度与路线规划

       AI大模型可以根据实时路况、天气情况等因素,为运输车辆提供最优的路线建议。这不仅能减少运输时间和成本,还能降低碳排放,提高运输的可持续性。此外,AI大模型还可以根据订单的紧急程度和配送地址,自动调整车辆的装载和配送顺序,进一步提高配送效率。

        某石油企业作为全球领先的石油和天然气生产商,始终致力于技术创新和应用。随着全球能源市场的竞争日益激烈,石油与天然气行业面临着提高运营效率、降低成本的巨大压力。石油和天然气运输又是该企业的业务重要组成部分,涉及大量的船舶、车辆和管道运输。与此同时,由于环保法规的日益严格和可再生能源的兴起,石油与天然气行业也需要更加智能化、可持续的运营方式。在这样的背景下,改公司决定引入AI大模型技术,在AI大模型技术厂商的帮助下,对智能调度与路线规划进行优化。AI大模型应用方案如下:

        1、实时监控与预测

        AI大模型通过接入全球船舶、油井、仓储等设施的实时数据,能够准确预测未来的能源需求和供应情况。在此基础上,模型能够为运输船队制定最优的运输计划,确保能源供应的稳定性和及时性。

       2、智能调度

       开发了一套实时调度系统(ROS),基于AI大模型的输出进行实时的调度决策。系统能够根据当前的运输需求和市场变化,动态调整运输计划,优化船舶和车辆的调度安排。同时,AI大模型可以根据实时的天气、海况、交通状况等信息,为每艘运输船提供最佳的航行路线和调度计划。这不仅能够提高运输效率,降低运输成本,还能减少因天气、海况等因素导致的安全风险。

         (三)智能对话引擎-智能客服

         AI大模型可以整合大语言知识图谱,能颠覆传统的物流作业模式,用户可以通过与机器人对话,精准、极速、低成本地获得所需要的服务。

         1、智能客服应用领域

         智能客服在多个领域都有应用,比如电商、金融、教育等。在电商领域,智能客服可以提供7x24小时的在线服务,解答用户的购物问题,提升购物体验。在金融领域,智能客服可以提供投资咨询、贷款申请等服务。在教育领域,智能客服可以为学生提供在线辅导、答疑等服务。

         2、智能客服的应用优势

       智能客服的应用优势在于能够快速响应、提高效率、降低成本。它能够通过自然语言处理技术快速理解用户的问题,并给出准确的答案,提高了服务效率。同时,智能客服能够降低人工客服的工作压力,减少人工客服的数量,从而降低成本。

       (四)客户关系管理

       AI大模型可以分析客户的历史购买数据,了解客户的购买偏好和消费习惯。基于这些信息,企业可以为客户提供更加个性化的产品推荐和服务体验。同时,AI大模型还可以通过智能客服系统,自动回复客户的咨询和投诉,提高客户满意度。

       (五)物流选址矩阵网

       在电子商务和全球化的飞速发展,物流行业正面临前所未有的挑战和机遇。传统的物流选址方式往往基于经验和直觉,难以应对日益复杂的供应链网络。然而,AI大模型的崛起为物流选址矩阵网带来了革命性的变革,使得选址决策更加科学、高效。

       AI大模型在物流选址中的应用涵盖了数据收集、分析、预测等多个方面。这些模型能够从海量数据中提取有价值的信息,分析各种因素对选址的影响,并预测未来的需求变化。通过对数据的深入挖掘,AI大模型为决策者提供了更加全面、准确的参考依据。

三、AI大模型在物流与供应链领域的优势

       1、提高效率

       AI大模型能够自动处理大量的数据和信息,快速做出决策,从而提高物流和供应链运作的效率。例如,通过智能调度和路线规划,可以大幅缩短运输时间;通过精准的需求预测,可以减少库存成本。

       2、降低成本

       AI大模型可以帮助企业实现精细化管理,减少不必要的浪费。例如,通过智能排程系统,可以减少人力成本;通过优化库存管理,可以降低库存持有成本。

        3、提升竞争力

       数字化时代的到来,企业必须紧跟时代潮流才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。AI大模型作为数字化转型的重要工具之一,可以帮助企业提升竞争力。通过智能化的管理方式和技术手段,企业可以更好地满足客户需求、降低成本、提高效率、创新产品和服务等方面取得优势。

        4、增强可持续性

        社会对环境保护的日益重视,企业的可持续发展能力已经成为衡量其竞争力的重要指标之一。AI大模型可以帮助企业实现更加环保的物流和供应链管理方式。例如,通过智能调度和路线规划系统中的优化算法,可以帮助企业减少运输时间;通过精确的需求预测和库存管理,可以减少企业的资源浪费等。

       5、促进创新

       AI大模型可以帮助企业打破传统的管理模式和思维方式,推动企业的创新发展。通过数据分析和技术手段的应用,企业可以发现新的市场机会、开发新产品和服务、优化业务流程等。同时,AI大模型还可以为企业提供更多的商业洞察和建议方案等帮助其做出更好的决策和行动方案。例如可以通过分析消费者的购物数据了解消费者的购物习惯和需求;通过预测市场需求趋势帮助企业制定营销策略;通过智能排程系统优化生产计划等;这些商业洞察和建议方案等都可以为企业带来更多的商业机会和发展空间等促进其创新发展。
责任编辑:李瑶嘉
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